基于深度学习的图像语义分割方法综述

近年来,深度学习技术已经广泛应用到图像语义分割领域.主要对基于深度学习的图像语义分割的经典方法与研究现状进行分类、梳理和总结.根据分割特点和处理粒度的不同,将基于深度学习的图像语义分割方法分为基于区域分类的图像语义分割方法和基于像素分类的图像语义分割方法.把基于像素分类的图像语义分割方法进一步细分为全监督学习图像语义分割方法和弱监督学习图像语义分割方法.对每类方法的代表性算法进行了分析介绍,并详细总结了每类方法的基本思想和优缺点,系统地阐述了深度学习对图像语义分割领域的贡献.对图像语义分割相关实验进行了分析对比,并介绍了图像语义分割实验中常用公共数据集和性能评价指标.最后,预测并分析总结了该领域未来可能的研究方向及相应的发展趋势.     

深度神经网络图像语义分割方法综述

图像语义分割是计算机视觉领域近年来的热点研究课题,随着深度学习技术的兴起,图像语义分割与深度学习技术进行融合发展,取得了显著的进步,在无人驾驶、智能安防、智能机器人、人机交互等真实场景中应用广泛。首先对应用于图像语义分割的几种深度神经网络模型进行简单介绍,接着详细阐述了现有主流的基于深度神经网络的图像语义分割方法,依据实现技术的区别对图像语义分割方法进行分类,并对每类方法中代表性算法的技术特点、优势和不足进行分析与总结。之后归纳了图像语义分割常用的大规模公共数据集和性能评价指标,并在此基础上对经典的语义分割方法的实验结果进行了对比,最后对语义分割领域未来可行的研究方向进行展望。     

深度学习实时语义分割研究进展和挑战

语义分割作为计算机视觉领域的重要研究方向之一,应用十分广泛。其目的是根据预先定义好的类别对输入图像进行像素级别的分类。实时语义分割则在一般语义分割的基础上又增加了对速度的要求,广泛应用于如无人驾驶、医学图像分析、视频监控与航拍图像等领域。其要求分割方法不仅要取得较高的分割精度,且分割速度也要快。随着深度学习和神经网络的快速发展,实时语义分割也取得了一定的研究成果。本文在前人已有工作的基础上对基于深度学习的实时语义分割算法进行系统的归纳总结,包括基于Transformer和剪枝的方法等,全面介绍实时语义分割方法在各领域中的应用。首先介绍实时语义分割的概念,再根据标签的数量和质量,将现有的基于深度学习的实时语义分割方法分为强监督学习、弱监督学习和无监督学习3个类别。在分类的基础上,结合各个类别中最具有代表性的方法,对其优缺点展开分析,并从多个角度进行比较。随后介绍目前实时语义分割常用的数据集和评价指标,并对比分析各算法在各数据集上的实验效果,阐述现阶段实时语义分割的应用场景。最后,讨论了基于深度学习的实时语义分割存在的挑战,并对实时语义分割未来值得研究的方向进行展望,为研究者们解决存在的问题提供便利。     

基于深度学习的弱监督语义分割方法综述

语义分割是计算机视觉领域的基本任务,旨在为每个像素分配语义类别标签,实现对图像的像素级理解。得益于深度学习的发展,基于深度学习的全监督语义分割方法取得了巨大进展。然而,这些方法往往需要大量带有像素级标注的训练数据,标注成本巨大,限制了其在诸如自动驾驶、医学图像分析以及工业控制等实际场景中的应用。为了降低数据的标注成本并进一步拓宽语义分割的应用场景,研究者们越来越关注基于深度学习的弱监督语义分割方法,希望通过诸如图像级标注、最小包围盒标注、线标注和点标注等弱标注信息实现图像的像素级分割预测。首先对语义分割任务进行了简要介绍,并分析了全监督语义分割所面临的困境,从而引出弱监督语义分割。然后,介绍了相关数据集和评估指标。接着,根据弱标注的类型和受关注程度,从图像级标注、其他弱标注以及大模型辅助这3个方面回顾和讨论了弱监督语义分割的研究进展。其中,第2类弱监督语义分割方法包括基于最小包围盒、线和点标注的弱监督语义分割。最后,分析了弱监督语义分割领域存在的问题与挑战,并就其未来可能的研究方向提出建议,旨在进一步推动弱监督语义分割领域研究的发展。     

基于深度学习的图像语义分割技术研究综述

图像语义分割技术是智能系统理解自然场景的关键技术之一,作为视觉智能领域的重要研究方向,该技术在移动机器人、无人机、智能驾驶以及智慧安防等领域具有广阔的应用前景。对于图像语义分割技术的研究发展历程进行了详细评述,包括从传统的语义分割方法到当前主流的基于深度学习的图像语义分割理论及其方法,重点阐述了基于深度学习的图像语义分割技术的框架及其实现过程,进而对当前具有代表性的典型算法的效果以及优缺点进行了分析,然后归纳了算法评价指标,最后对该技术的发展进行了总结与展望。该研究对于从事图像语义分割技术的研究人员和工程技术人员均具有很好的参考意义。     

图像语义分割方法在高分辨率遥感影像解译中的研究综述

快速获取遥感信息对图像语义分割方法在遥感影像解译应用发展具有重要的研究意义。随着卫星遥感影像记录的数据种类越来越多,特征信息越来越复杂,精确有效地提取遥感影像中的信息,成为图像语义分割方法解译遥感图像的关键。为了探索快速高效解译遥感影像的图像语义分割方法,对大量关于遥感影像的图像语义分割方法进行了总结。首先,综述了传统的图像语义分割方法,并将其划分为基于边缘检测的分割方法、基于区域的分割方法、基于阈值的分割方法和结合特定理论的分割方法,同时分析了传统图像语义分割方法的局限性。其次,详细阐述了基于深度学习的语义分割方法,并以每种方法的基本思想和技术特点作为划分标准,将其分为基于FCN的方法、基于编解码器的方法、基于空洞卷积的方法和基于注意力机制的方法四类,概述了每类方法中包含的子方法,并对比分析了这些方法的优缺点。然后,简单介绍了遥感图像语义分割常用数据集和性能评价指标,给出了经典网络模型在不同数据集上的实验结果,同时对不同模型的性能进行了评估。最后,分析了图像语义分割方法在高分辨率遥感图像解译上面临的挑战,并对未来的发展趋势进行了展望。     

深度卷积神经网络图像语义分割研究进展

在计算机视觉领域中,语义分割是场景解析和行为识别的关键任务,基于深度卷积神经网络的图像语义分割方法已经取得突破性进展。语义分割的任务是对图像中的每一个像素分配所属的类别标签,属于像素级的图像理解。目标检测仅定位目标的边界框,而语义分割需要分割出图像中的目标。本文首先分析和描述了语义分割领域存在的困难和挑战,介绍了语义分割算法性能评价的常用数据集和客观评测指标。然后,归纳和总结了现阶段主流的基于深度卷积神经网络的图像语义分割方法的国内外研究现状,依据网络训练是否需要像素级的标注图像,将现有方法分为基于监督学习的语义分割和基于弱监督学习的语义分割两类,详细阐述并分析这两类方法各自的优势和不足。本文在PASCAL VOC（pattern analysis, statistical modelling and computational learning visual object classes）2012数据集上比较了部分监督学习和弱监督学习的语义分割模型,并给出了监督学习模型和弱监督学习模型中的最优方法,以及对应的MIoU（mean intersection-over-union）。最后,指出了图像语义分割领域未来可能的热点方向。     

图像语义分割方法综述

图像语义分割是一种将图像分割成一系列具有特定语义类别属性的区域的方法,目前已成为当前图像理解分析和计算机视觉等领域的热点研究内容。在广泛文献调研的基础上,简述了图像语义分割方法的发展历程,从驱动类型的角度将当前主流的图像语义分割方法分为基于模型驱动的方法和基于数据驱动的方法,并分别进行了介绍,总结归纳了图像语义分割方法的性能评价标准,指出了图像语义分割方法的主要发展趋势。     

基于深度学习的点云语义分割研究综述

近年来,深度传感器和三维激光扫描仪的普及推动了三维点云处理方法的快速发展。点云语义分割作为理解三维场景的关键步骤,受到了研究者的广泛关注。随着深度学习的迅速发展并广泛应用到三维语义分割领域,点云语义分割效果得到了显著提升。主要对基于深度学习的点云语义分割方法和研究现状进行了详细的综述。将基于深度学习的点云语义分割方法分为间接语义分割方法和直接语义分割方法,根据各方法的研究内容进一步细分,对每类方法中代表性算法进行分析介绍,总结每类方法的基本思想和优缺点,并系统地阐述了深度学习对语义分割领域的贡献。然后,归纳了当前主流的公共数据集和遥感数据集,并在此基础上对比主流点云语义分割方法的实验结果。最后,对语义分割技术未来的发展方向进行了展望。     

基于内容的图像分割方法综述

图像分割是指将图像分成若干具有相似性质的区域的过程,是许多图像处理任务的预处理步骤.近年来,国内外学者主要研究基于图像内容的分割算法.在广泛调研大量文献和最新成果的基础上,将图像分割算法分为基于图论的方法、基于像素聚类的方法和语义分割方法这3种类型并分别介绍.对每类方法所包含的典型算法,尤其是最近几年利用深度网络技术的语义图像分割方法的基本思想、优缺点进行分析、对比和总结.介绍了图像分割常用的基准数据集和算法评价标准,并用实验对各种图像分割算法进行对比.最后总结全文,并对未来可能的发展趋势进行了展望.     

MRI脑肿瘤图像分割研究进展及挑战

脑肿瘤分割是医学图像处理中的一项重要内容,其目的是辅助医生做出准确的诊断和治疗,在临床脑部医学领域具有重要的实用价值。核磁共振成像（MRI）是临床医生研究脑部组织结构的主要影像学工具,为了使更多研究者对MRI脑肿瘤图像分割理论及其发展进行探索,本文对该领域研究现状进行综述。首先总结了用于MRI脑肿瘤图像分割的方法,并对现有方法进行了分类,即分为监督分割和非监督分割;然后重点综述了基于深度学习的脑肿瘤分割方法,在研究其关键技术基础上归纳了优化策略;最后介绍了脑肿瘤分割（BraTS）挑战,并结合挑战中所用方法展望了脑肿瘤分割领域未来的发展趋势。MRI脑肿瘤图像分割领域的研究已经取得了一些显著进展,尤其是深度学习的发展为该领域的研究提供了新的思路。但由于脑肿瘤在大小、形状和位置方面的高度变化,以及脑肿瘤图像数据有限且类别不平衡等问题,使得脑肿瘤图像分割仍是一个极具挑战的课题。由于分割过程缺乏可解释性和透明性,如何将全自动分割方法应用于临床试验,还需要进行深入研究。     

视觉弱监督学习研究进展

视觉理解,如物体检测、语义和实例分割以及动作识别等,在人机交互和自动驾驶等领域中有着广泛的应用并发挥着至关重要的作用。近年来,基于全监督学习的深度视觉理解网络取得了显著的性能提升。然而,物体检测、语义和实例分割以及视频动作识别等任务的数据标注往往需要耗费大量的人力和时间成本,已成为限制其广泛应用的一个关键因素。弱监督学习作为一种降低数据标注成本的有效方式,有望对缓解这一问题提供可行的解决方案,因而获得了较多的关注。围绕视觉弱监督学习,本文将以物体检测、语义和实例分割以及动作识别为例综述国内外研究进展,并对其发展方向和应用前景加以讨论分析。在简单回顾通用弱监督学习模型,如多示例学习(multiple instance learning, MIL)和期望—最大化(expectation-maximization, EM)算法的基础上,针对物体检测和定位,从多示例学习、类注意力图机制等方面分别进行总结,并重点回顾了自训练和监督形式转换等方法;针对语义分割任务,根据不同粒度的弱监督形式,如边界框标注、图像级类别标注、线标注或点标注等,对语义分割研究进展进行总结分析,并主要回顾了基于图像级别类别...     

深度学习在染色体分割中的应用综述

染色体分析是细胞遗传学研究的基本方法,被广泛地应用在遗传疾病筛查和产前诊断中,能有效地避免重度缺陷患儿的出生,对优生优育有着积极意义。染色体分割是染色体核型分析中最为关键的一步,其目标是将染色体实例从细胞分裂中期的显微镜图像中分割出来。在实际染色体分割应用中,由于染色体实例之间极其容易发生重叠和交叉的现象,给染色体分割带来巨大的挑战。随着深度学习技术在图像分割领域的快速发展,基于深度学习技术的算法和模型被广泛地应用于染色体分割任务中。分析了目前染色体分割领域的研究问题和挑战,并总结了现有的数据集和评价指标。重点综述基于深度学习技术在染色体分割领域中的研究,包括基于语义分割网络的重叠染色体分割的相关研究和基于实例分割网络的染色体实例分割的相关研究。对深度学习技术在染色体实例分割领域的研究现状进行总结和展望。     

融合注意力机制的对抗式半监督语义分割

图像语义分割任务是计算机视觉领域重要研究课题之一。当前基于全卷积神经网络的语义分割算法存在像素之间缺乏关联性、卷积核感受野小于理论值、人工标记数据集标签成本大等问题。为了解决上述问题,提出了一种融合注意力机制的对抗式半监督语义分割模型。将生成对抗网络应用到图像语义分割中,增强像素点之间的关联性;提出模型在生成网络中加入自注意力模块和多核池化模块以对长距离语义信息进行融合,扩大了卷积核感受野;在PASCAL VOC2012增强数据集和Cityscapes数据集上进行了大量实验,实验结果证明了该方法在图像语义分割任务中的有效性和可靠性。     

基于深度学习的实例分割研究进展

目标检测确定检测图像中目标对象所在区域及其类别,语义分割对检测图像实现像素级分类,实例分割可以定义为同时解决目标检测与语义分割问题,在分类的同时确定每个目标实例语义。实例分割网络在无人机驾驶、机器人抓取、工业筛检等领域具有重要应用意义,针对目前基于深度学习实例分割综述性文章的空白,对实例分割进展进行概述,按照单阶段实例分割与双阶段实例分割的分类对不同网络模型进行论述,重点介绍近两年网络框架的发展,总结各网络特点的同时提出未来发展方向。     

图像分割方法综述研究

图像分割是计算机视觉领域重要和基础性的问题,也是颇具挑战性的任务。为了解该问题的研究现状、存在问题及发展前景,在广泛调研现有文献和最新成果的基础上,针对2000年之后主流的图像分割方法进行了研究,将之分为四类：基于图论的方法、基于聚类的方法、基于分类的方法以及结合聚类和分类的方法,对每类方法所包含的典型算法,尤其是该领域最近几年发表的最新文章的基本思想、优缺点进行介绍和分析。最后介绍了图像分割常用的基准数据集和算法评价指标,对比各种算法并总结全文,对未来可能的发展趋势进行了展望。     

全监督学习的图像语义分割方法研究进展

近年来,随着深度学习进入计算机视觉领域,各种深度学习图像语义分割方法相继出现,其中全监督学习方法的分割效果显著超过弱监督学习方法.将全监督学习的图像语义分割方法分为五类,并对各类中最具有代表性的方法进行详细分析,重点阐述各种方法核心部分的实现过程.对语义分割领域中的主流数据集进行归纳总结,介绍了性能算法指标,并在主流数...     

结合超像素分割的多尺度特征融合图像语义分割算法

深度学习的发展加快了图像语义分割的研究.目前,最有效的图像语义分割研究方法大部分都是基于全卷积神经网络(FCNN),尽管现有的语义分割方法能有效地对图像进行整体分割,但对于图像中的重叠遮挡物体不能清晰地识别出边缘信息,也不能有效地融合图像高低层的特征信息.针对以上问题,在采用FCNN来解决图像语义分割问题的基础上,利用...     

基于深度学习的三维点云语义分割方法研究

综述了基于深度学习的三维点云语义分割方法的研究进展。利用文献分析法,按照数据的表现形式对基于深度学习的三维点云语义分割的方法进行阐述。探讨了近些年的国内外发展现状,分析了目前相关方法的优缺点,并展望了未来发展的趋势。深度学习的加入在点云语义分割技术研究上发挥着越来越重要的作用,推动了制造与包装等领域趋向于智能信息化。根据各类方法的优缺点,利用深度学习技术构建出基于投影、体素、多视图以及直接基于点云的2D-3D组合语义分割框架模型是未来的一个重要研究方向。     

实例分割方法研究综述

近年来,随着计算水平的不断提高,基于深度学习的实例分割方法的研究取得了巨大的突破。图像实例分割可以区分图像中同一类的不同实例,是计算机视觉领域的重要研究方向,具有十分广阔的研究前景,在场景理解、医学图像分析、机器视觉、增强现实、图像压缩和视频监控等方面取得了巨大的实际应用价值。近年来,实例分割方法的更新频率越来越高,但目前很少有文献全面系统地分析实例分割相关研究背景。对基于深度学习的图像实例分割方法进行了全面系统的分析与总结,首先,介绍目前实例分割中常用的公共数据集与评价指标,并对现有数据集面临的挑战进行了分析;其次,分别从两阶段分割方法与单阶段分割方法的特性上对实例分割算法进行梳理与总结,阐述其核心思想与设计思路,并对这两类方法的优势与不足进行总结;然后,在公共数据集上评估这些模型的分割精度和速度;最后,总结目前实例分割面临的困难与挑战,以及面对挑战的解决思路,并对未来的研究方向进行展望。